Сохранение и передача информации в живой природе

Искусственный интеллект

Одним из самых загадочных явлений является так называемое распознавание образов человеком. Ведь мы можем почти мгновенно опознать знакомого человека в толпе или его голос по телефону.

В течение всей жизни человек распознает образы: он сравнивает увиденные и услышанные образы с хранящимися в его памяти и опознает знакомые образы. В соответствии с этим он принимает решения о своих действиях. Этот процесс представляет собой одну из самых сложных загадок человеческого мозга. На его решение уже потрачены многие годы и значительные научные силы. Ведь это очень важно для работ по созданию искусственного интеллекта и автономных роботов.

Алан Тьюринг в начале 1950-х годов сформулировал такой тест: компьютер можно считать разумным, если он способен заставить нас при общении с ним поверить, что мы имеем дело не с машиной, а с человеком.

По мере продвижения работ в области искусственного интеллекта появляются все более новые его определения. Одно из самых полных принадлежит одному из самых крупных ученых в этой области Марвину Мински (США): "Это наука по созданию машин, которые могут делать то, что им позволяет делать уровень человеческого интеллекта".

Рис. 10.16. Марвин Мински

Начало работ по созданию машин, обладающих искусственным интеллектом, стимулировал Норберт Винер своей знаменитой книгой "Кибернетика, или управление и связь в животном и машине", появившейся в 1948 году. Он выдвинул принцип обратной связи, который заключается в использовании информации, поступающей из окружающей среды, для изменения поведения машины. В своей книге Винер доказывал, что благодаря обратной связи все живое приспосабливается к окружающей среде и добивается своей цели. Эта книга стала результатом его работ в области создания средств вычислительной техники для нужд обороны и его совместных исследований с физиологом Артуро Розенблютом.

На их основании Винер увидел глубокую аналогию между поведением машин и живых организмов в их приспособлении к изменениям в окружающей среде с помощью универсального механизма обратной связи - общего для техники и живой природы. Винер также обратил внимание на важнейшую роль обратной связи для поддержания гомеостаза у живых организмов - механизма поддержания устойчивости основных физиологических функций организма.

Винер также установил следующую аналогию между нервной системой и вычислительной машиной: важнейшей функцией обеих является память, "т.е. способность сохранять результаты прежних действий для использования в будущем". Он отмечает, что существует память, необходимая для выполнения текущих процессов, например умножения. При этом промежуточные результаты не имеют ценности после завершения процесса, и должны уничтожаться. Такая память должна позволять быстрые запись, считывание и стирание. Но существует память, предназначенная служить частью архива (или постоянной записи) машины или мозга и составлять основу будущего поведения машины.

В то же время Винер увидел и различия между поведением машины и мозга. Машина предназначена для выполнения многих последовательных программ и может быть очищена при переходе от одной программы к другой, а мозг в нормальных условиях никогда не очищается от своих прошлых записей. Поэтому мозг не является полным подобием вычислительной машины.

Говоря о памяти, Винер отмечает, что "хороший способ построить кратковременную память - это заставить последовательность импульсов циркулировать по замкнутой цепи до тех пор, пока эта цепь не будет очищена внешним воздействием". Весьма правдоподобно, что это и происходит в нашем мозге при хранении импульсов, относящихся к так называемому "мнимому настоящему". Этот способ был воспроизведен в вычислительных машинах.

Таким образом, Винер указал способ построения схем оперативной (или, по его терминологии "кратковременной") памяти с помощью обратной связи. Приведу одно важное для понимания информационных процессов высказывание Н. Винера:

"Информация - это обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспосабливания к нему наших чувств. Процесс получения и использования информации является процессом нашего приспособления к случайностям внешней среды и нашей жизнедеятельности в этой среде <...> сообщение и управление точно так же связаны с самой сущностью человеческого существования, как и с жизнью человека в обществе." Н. Винер "Кибернетика и общество".

Здесь уместно напомнить, какие определения понятия "жизнь" даются в современных энциклопедиях:

"Жизнь - одна из форм существования материи. Живые организмы отличаются от неживых объектов обменом веществ, раздражимостью, способностью к росту, развитию, активной регуляции своего состава и функций, к различным формам движения, приспособляемостью к среде".

При этом поясняется, что раздражимость - это свойство отвечать на воздействия внешней среды изменением своего состояния или деятельности, то есть своего рода ответная реакция или обратная связь. Как уже упоминалось, существует также важнейшее для существования жизни понятие "гомеостаз" - относительное динамическое постоянство состава и свойств внутренней среды и устойчивость основных физиологических свойств организма. К этим определениям так и напрашивается важнейшее добавление. Кроме обмена веществ, жизнь как понятие характеризует также и обмен информацией, получение живыми организмами информации из внешней среды, как от неживых объектов, так и от других живых организмов, и обмен информацией с ними. Только обмен информацией объясняет такие свойства живых организмов, как раздражимость, приспособляемость к среде обитания.

Ф. Энгельс определял жизнь как особую форму существования белковых тел. Современное определение жизни, дополненное способностью к анализу информации и принятием на его основе самостоятельных решений, скоро можно будет отнести не только к живым организмам, но и к роботам, наделенным искусственным интеллектом. Современные роботы уже могут приспосабливаться к изменениям среды обитания и даже способны производить себе подобных. Пока отделяет их от живых организмов отсутствие обмена веществ со средой обитания. Но об этом речь впереди...

В 1943 году нейрофизиолог Уоррен Маккаллох и математик Уолтер Питтс разработали теорию деятельности головного мозга. Основываясь на результатах изучения нейронов, проведенных Маккаллохом, они с Питтсом предложили гипотезу: нейроны можно упрощенно рассматривать как устройства, работающие в двоичном коде. На основе этой гипотезы они построили схему сети электронных "нейронов", способную выполнять любые числовые и логические операции. Конечной целью своих исследований Маккаллох и Питтс видели в создании "адаптивной сети", "самоорганизующейся системы" или "обучающейся машины". Эти устройства должны уметь следить за окружающей средой и с помощью обратной связи изменять свое поведение.

Норберт Винер (1894-1964) - американский математик, автор книг "Кибернетика", "Кибернетика и общество", "Я - математик". Труды по математическому анализу, теории вероятности, электрическим сетям и вычислительной технике.

Уоррен Маккаллох (1898-1969) - американский нейрофизиолог. Труды по анализу информационных явлений в нервных сетях средствами математической логики. Совместно с У. Питтсом ввел понятие формального нейрона.

Исследования в области искусственного интеллекта идут уже более полувека. За эти годы пройден огромный путь, достигнуты значительные результаты в отдельных областях, например, в области стратегических игр. Как уже говорилось, человек во время всей своей жизни должен принимать решения в соответствии с изменениями в окружающей среде. То же самое требуется и в играх. При этом происходит распознавание образов, характеризующих окружающую среду. Затем происходит их анализ и классификация. Для этого мозг сравнивает их с теми, которые известны человеку из прошлого и хранятся в его долговременной памяти. Но механизм распознавания является одной из самых сложных задач в области искусственного интеллекта. При решении таких задач очень важным является изучение механизма извлечения знаний из долговременной памяти. Уже упоминалось, что у человека этот процесс происходит с помощью ассоциаций. Исследователи искусственного интеллекта пытаются создать нечто похожее на них. При решении задач искусственного интеллекта приходится перебирать огромное число вариантов. При этом возможны три варианта действий: случайный поиск, полный перебор и так называемый эвристический поиск.

Любой вариант перебора заставляет перебирать так называемое "дерево решений". Он называется так потому, что с каждым шагом "ветвится" на все новые и новые варианты.

При случайном переборе никакого метода поиска нет, все делается по принципу "если повезет", но вероятность такого везения ничтожно мала, поэтому эффективность этого пути близка к нулю. Полный перебор по заранее намеченному плану безусловно ведет к цели, но число вариантов может быть так велико, что время поиска может приближаться к бесконечности. Ярким примером такого перебора является игра в шахматы. Число возможных вариантов позиций в ней так велико, что для их полного перебора не хватит не только мощности самых современных суперкомпьютеров, но и целой жизни. Поэтому шахматисты ограничиваются перебором вариантов только на несколько ходов вперед. Чем глубже перебор, тем лучше играет шахматист. Ведь при этом он в своей памяти перебирает не только возможные варианты, но и множество уже встречавшихся вариантов в партиях других шахматистов, известных данному игроку.

Но не только в этом заключается сила игрока. Каждый из них вырабатывает свои приемы, ведущие к правильной оценке каждой позиции и всей партии. Такой творческий подход стараются смоделировать при звристическом поиске.

При таком эвристическом поиске в каждой его точке применяются эвристики - правила, облегчающие результативность каждого варианта с точки зрения скорейшего достижения цели. Слово "эвристика" создано на основе греческого "эврика", означающего "открытие". Этот метод оказался плодотворным и применяется в современных программах для игры в шахматы, все более усиливая класс игры компьютера. Эвристики являются своеобразной заменой ассоциаций для компьютера.

Не так давно средства массовой информации устроили большой шум по поводу выигрыша матча компьютерной шахматной программой фирмы IBM у чемпиона мира Гарри Каспарова. Все газеты поместили его фотографию - склонившегося над доской с трагическим выражением лица. Это событие подавалось чуть ли не как победа робота над человеческим интеллектом. Однако на самом деле это как раз, наоборот, победа интеллекта человека. Ведь это он создал такую замечательную программу, играющую в силу гроссмейстера. Осуществилась мечта Михаила Ботвинника, который одним из первых начал работу по созданию компьютерных шахматных программ.

Между тем совершенствование компьютерных шахматных программ продолжается. Созданы программы Deep, Fritz, Shredder, Hiarcs и, наконец, программа "Рыбка".

Ее создатель, 35-летний чешский международный мастер Васик Райлих подошел к разрабатываемой им программе с совершенно иной позиции, качественно улучшив и принципиально изменив в ней механизм оценки позиции. Перебор позиций заменен более глубоким подходом к шахматным нюансам, особенно интересно революционное отношение программы к такой теме, как позиционная жертва. Кстати, многие эксперты отмечают очень "человеческий" стиль "Рыбки", ее оценочная шкала значительно больше приближена к мышлению шахматиста.

Колоссальное превосходство программы в миттельшпиле (середине щахматной партии) позволило ей в короткие сроки возглавить рейтинг-листы компьютерных программ, перейдя фантастическую отметку 3000, которой не достиг еще ни один из великих гроссмейстеров.

У сильнейших гроссмейстеров появилась боязнь подсказок со стороны шахматных компьютерных программ во время матчей.

Во время матча на первенство мира между российским гроссмейстером Владимиром Крамником и болгарским гроссмейстером Веселином Топаловым в 2006 году возник так называемый "туалетный скандал".